PENGENALAN TULISAN TANGAN AKSARA LAMPUNG MENGGUNAKAN FITUR LOCAL BINARY PATTERN
| Main Author: | RAHMAT PURNAMA, 1417051114 |
|---|---|
| Format: | Bachelors NonPeerReviewed Book Report |
| Terbitan: |
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://digilib.unila.ac.id/55748/1/ABSTRAK.pdf http://digilib.unila.ac.id/55748/2/SKRIPSI%20FULL%20TEKS.pdf http://digilib.unila.ac.id/55748/3/SKRIPSI%20FULL%20TEKS%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf http://digilib.unila.ac.id/55748/ |
Daftar Isi:
- Aksara Lampung adalah warisan budaya yang harus selalu dijaga kelestariannya. Penelitian ini adalah salah satu usaha dalam melestarikan aksara Lampung dengan melakukan penelitian pengenalan tulisan tangan aksara Lampung. Citra yang digunakan bertipe grayscale berjumlah 32140 dan dibagi atas kelompok data training, validation, dan testing. Peneliti menggunakan fitur Local Binary Pattern dengan besaran radius= 2 dan radius= 3. Classifier dalam penelitian ini menggunakan metode SVM. Nilai akurasi yang dihasilkan untuk LBP radius= 2 adalah 88.93% dan nilainya menurun saat radius ditingkatkan menjadi radius= 3 yaitu sebesar 87.02%. Penurunan ini disebabkan karena piksel terluar dari citra LBP hasil ekstraksi terpotong sejauh radius yang digunakan. Semakin besar radius, semakin besar pula bagian yang terpotong sehingga menurunkan kualitas citra yang dikenali. LBP dengan R= 2 dan R= 3 menghasilkan jumlah prediksi tepat terbanyak terdapat pada kelas Pa (p) yaitu sebesar 97,5% dan 96,52%. Kesalahan prediksi tertinggi ketika radius= 2 terjadi pada aksara Sa (s) yang dianggap sebagai kelas Ga (g) sebanyak 40 data, dan aksara Nga (G) yang dianggap sebagai kelas La (l) pada radius= 3 sebanyak 51 data. Keywords : ekstraksi fitur, pengenalan tulisan tangan, aksara Lampung, local binary pattern, pengenalan pola.